アカウント名:
パスワード:
記事を読む限り、100歳以上の人の中で特定の遺伝子的特徴を持っている人が77%だっただけなので、「100歳以上まで生きられるかどうかを77％の確率で言い当てられる」というのは誤りではないでしょうか。
そうですね。ベイズの公式によるとP(100歳以上|遺伝的特徴持ち) = P(遺伝的特徴持ち|100歳以上) * P(遺伝的特徴持ち)/P(100歳以上)なので、100歳以上の人の割合が分からんことにはなんとも言えないです。
けど、100歳以上の人が15%以上いるとはとても思えないので、77%以上の確率で言い当てられるんじゃないでしょうか。
間違っているなら正解を示しましょう
【ベイズの定理】P(B|A) = P(A|B) * P(B) / P(A)
* P(B) = 事象Bが発生する確率（事前確率, prior probability）* P(B|A) = 事象Aが起きた後での、事象Bの確率（事後確率, posterior probability）
今回は、以下のとおりP(B|A)：遺伝子的特徴を持っている人が100歳以上まで生きる確率 →今回求めたい値
P(A|B)：100歳以上まで生きた人が遺伝子的特徴を持っている確率 →CNNの記事から、0.77 P(B) ：100歳以上まで生きる確率 →CNNの記事から、1/60
計算自体はいいと思います。でも、その計算結果は「言い当てられる確率」ではないんですよね。
つまり、全員に「生きられない」と言うと77%どころじゃなく99%以上、と。
# でも、ベイズの公式を間違えた俺なら、100まで生きられるはず。
より多くのコメントがこの議論にあるかもしれませんが、JavaScriptが有効ではない環境を使用している場合、クラシックなコメントシステム(D1)に設定を変更する必要があります。
未知のハックに一心不乱に取り組んだ結果、私は自然の法則を変えてしまった -- あるハッカー
確率計算 (スコア:0)
記事を読む限り、100歳以上の人の中で特定の遺伝子的特徴を持っている人が77%だっただけなので、
「100歳以上まで生きられるかどうかを77％の確率で言い当てられる」というのは誤りではないでしょうか。
Re: (スコア:2, 興味深い)
そうですね。ベイズの公式によると
P(100歳以上|遺伝的特徴持ち) = P(遺伝的特徴持ち|100歳以上) * P(遺伝的特徴持ち)/P(100歳以上)
なので、100歳以上の人の割合が分からんことにはなんとも言えないです。
けど、100歳以上の人が15%以上いるとはとても思えないので、77%以上の確率で言い当てられるんじゃないでしょうか。
1を聞いて0を知れ!
Re:確率計算 (スコア:0)
Re: (スコア:0)
間違っているなら正解を示しましょう
【ベイズの定理】
P(B|A) = P(A|B) * P(B) / P(A)
* P(B) = 事象Bが発生する確率（事前確率, prior probability）
* P(B|A) = 事象Aが起きた後での、事象Bの確率（事後確率, posterior probability）
今回は、以下のとおり
P(B|A)：遺伝子的特徴を持っている人が100歳以上まで生きる確率
→今回求めたい値
P(A|B)：100歳以上まで生きた人が遺伝子的特徴を持っている確率
→CNNの記事から、0.77
P(B) ：100歳以上まで生きる確率
→CNNの記事から、1/60
Re: (スコア:0)
計算自体はいいと思います。
でも、その計算結果は「言い当てられる確率」ではないんですよね。
Re:確率計算 (スコア:1)
つまり、全員に「生きられない」と言うと77%どころじゃなく99%以上、と。
# でも、ベイズの公式を間違えた俺なら、100まで生きられるはず。
1を聞いて0を知れ!